library(tidyverse)
Primeiro importamos o arquivo do Airbnb:
df <- readr::read_csv("dados/listings.csv.gz")
A tabela abaixo mostra os bairros com mais anúncios no AIRBNB:
df %>%
count(neighbourhood_cleansed, sort = TRUE) %>%
head(10) %>%
knitr::kable()
| neighbourhood_cleansed | n |
|---|---|
| Copacabana | 6811 |
| Barra da Tijuca | 2435 |
| Ipanema | 2290 |
| Jacarepaguá | 1207 |
| Leblon | 1085 |
| Recreio dos Bandeirantes | 1080 |
| Botafogo | 1026 |
| Santa Teresa | 895 |
| Centro | 643 |
| Flamengo | 542 |
Agora um gráfico do top 10:
df %>%
count(neighbourhood_cleansed, sort = TRUE) %>%
head(10) %>%
ggplot(aes(x = n, y = neighbourhood_cleansed)) +
geom_col()
plotly::ggplotly()